論文の概要: Drift: Decoding-time Personalized Alignments with Implicit User Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14289v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 06:05:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 22:18:11.534138
• Title: Drift: Decoding-time Personalized Alignments with Implicit User Preferences
• Title（参考訳）: Drift: 暗黙のユーザ嗜好を伴うデコード時パーソナライズドアライメント
• Authors: Minbeom Kim, Kang-il Lee, Seongho Joo, Hwaran Lee, Minbeom Kim,
• Abstract要約: Driftは大きな言語モデル(LLM)を暗黙のユーザー好みでパーソナライズする新しいフレームワークである。 分析の結果,Driftは計算効率が高く,解釈可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.39335251823654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalized alignments for individual users have been a long-standing goal in large language models (LLMs). We introduce Drift, a novel framework that personalizes LLMs at decoding time with implicit user preferences. Traditional Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) requires thousands of annotated examples and expensive gradient updates. In contrast, Drift personalizes LLMs in a training-free manner, using only a few dozen examples to steer a frozen model through efficient preference modeling. Our approach models user preferences as a composition of predefined, interpretable attributes and aligns them at decoding time to enable personalized generation. Experiments on both a synthetic persona dataset (Perspective) and a real human-annotated dataset (PRISM) demonstrate that Drift significantly outperforms RLHF baselines while using only 50-100 examples. Our results and analysis show that Drift is both computationally efficient and interpretable.
• Abstract（参考訳）: 個人ユーザー向けのパーソナライズされたアライメントは、大規模言語モデル(LLM)において長年の目標であった。 Driftは、暗黙のユーザー好みで復号時にLLMをパーソナライズする新しいフレームワークである。 従来のReinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)では、注釈付きサンプルと高価な勾配更新が数千必要である。 対照的に、DriftはLLMをトレーニング不要な方法でパーソナライズし、数ダースの例を使って、効率的な選好モデリングを通じて凍結モデルを操る。 提案手法は,事前定義された,解釈可能な属性の合成としてユーザの好みをモデル化し,デコード時にそれらを整列させてパーソナライズした生成を可能にする。 合成ペルソナデータセット(Perspective)と実人アノテーションデータセット(PRISM)の両方の実験では、Driftは50-100例のみを使用してRLHFベースラインを大幅に上回っている。 分析の結果,Driftは計算効率が高く,解釈可能であることがわかった。

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